【摘 要】
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设计了符合RoboCup技术规范的小型类足球机器人,并通过深度学习算法YOLO对比赛场地的目标进行训练和识别。分析了RoboCup技术规范对小型类人机器人设计的要求,设计并加工装配
【机 构】
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北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA043208),北京信息科技大学2018年人才培养质量提高项目(5111823205).
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设计了符合RoboCup技术规范的小型类足球机器人,并通过深度学习算法YOLO对比赛场地的目标进行训练和识别。分析了RoboCup技术规范对小型类人机器人设计的要求,设计并加工装配了满足要求的机器人。应用3000幅现场图片对深度学习神经网络进行训练,并对300幅不同于训练样本的图片进行识别,识别准确率为93.8%,召回率为89.7%,检测速度可达40f/s。实验结果表明深度学习算法YOLO相比于其它算法应用于RoboCup足球机器人具有较好的鲁棒性和实时性。
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